Aktualisiert: 2023-03-14
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Logistische Regression
Schlüsselwort: Logit-Modell
Logistische Regression
Logistische Regressionsanalyse
Die Methode der logistischen Regression ist eines der statistischen Standardanalysemodelle in den Sozialwissenschaften. Logistische Regressionen werden angewandt, wenn die abhängige Variable nur zwei Ausprägungen besitzt und die Methode der linearen Regression mit OLS-Schätzung aus mehreren Gründen ungeeignet ist. Die Anwendungsbereiche der Methode sind mannigfaltig und finden sich praktisch in jedem Bereich, der empirisch erforscht werden kann, von den Politik- und anderen Sozialwissenschaften bis zur Biologie und Medizin.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Weiterentwicklung der Testmarktsimulation
Wie die Misserfolgsraten für neue Verbrauchsgüter belegen, nimmt das Risiko bei der Einführung neuer Produkte weiter zu. Daher wird es immer wichtiger, bereits vor der Markteinführung ihre Absatzchancen zu überprüfen. Die Testmarktsimulation ist hierzu das beste Mittel. Sie ist nicht nur günstiger und schneller als alternative Verfahren, sondern erlaubt es auch, das neue Produkt geheim zu halten, und schützt so vor Nachahmern. Neue Werbemittel und Vertriebskanäle sowie die zunehmende Individualisierung der Kaufentscheidung stellen jedoch veränderte Anforderungen an das Verfahren. Björn Höfer, der neben seiner wirtschaftswissenschaftlichen Promotion jahrelang in der Preisforschung bei der GfK tätig war, hat mit seiner Weiterentwicklung die bestehenden Verfahren entscheidend verfeinert. Die Präferenzen für Erst- und Wiederkauf werden mit Preisvariation gemessen und in einem dynamischen Prognosemodell verbunden. Dadurch können unterschiedliche Preise simuliert und die Preissetzung optimal an die getestete Innovation angepasst werden. Der Absatzerfolg wird dabei konsequent auf individueller Ebene prognostiziert. Somit lassen sich die Marketingmaßnahmen auf kleine Zielgruppen und sogar einzelne Käufer zuschneiden. Die Absatzentwicklung konkurrierender Produkte wird zusammen mit der des neuen Produkts prognostiziert. Auf diese Weise können die Produktanbieter absehen, wie sich die Neueinführung auf eigene und fremde Marken auswirkt. Um die Marktreaktionen auch treffsicher vorher zu sagen, wird die Distribution im Handel durch ein neuartiges hierarchisches Modell berücksichtigt. Die Validierung zeigt, dass die neue Methode bei Verpackungsänderungen und neuen Produkten einsetzbar ist und Marktreaktionen auf Preis- und Distributionsänderungen mit relativ hoher Genauigkeit vorhersagen kann. Bei der Volumenprognose für ein neues Produkt liegt ihre Genauigkeit im oberen Bereich dessen, was sich mit der herkömmlichen Testmarktsimulation erzielen lässt.
Aktualisiert: 2020-09-08
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Der Grenzzins als Entscheidungskriterium in der Forstwirtschaft
Die Arbeit verknüpft die Aussagen und Modelle der praktisch-normativen mit jenen der empirisch-realistischen Entscheidungstheorie. Im Kern geht es darum, zu zeigen, ob und in wie weit die unter betriebswirtschaftlichen Zielsetzungen modellhaft hergeleiteten rationalen Empfehlungen zur Waldbehandlung mit dem tatsächlichen Entscheidungsverhalten forstlicher Entscheidungsträger korrespondieren.
Zentrales Bindeglied zwischen den beiden Forschungsansätzen ist der sog. „Grenzzins“, der die Rendite einer „Grenzinvestition“ (einer zusätzlichen Investition) angibt.
Der Autor behandelt zunächst die Steuerungswirkung des „Grenzzins“ in rational-ökonomischen Modellen der normativen Entscheidungstheorie. Ausgangspunkt der Überlegungen ist das sog. Faustmann-Modell, das im Rahmen der Arbeit schrittweise erweitert wird.
Anschließend wird mit Hilfe diskreter Entscheidungsmodelle anhand empirischer Daten geprüft, ob und inwieweit das tatsächliche forstliche Entscheidungsverhalten, welches sich in dem Erhalt bzw. der Ernte von Waldbeständen oder Bäumen manifestiert, mit derartigen Rentabilitätsüberlegungen in Einklang steht. Mit den (Logit-Modell, Nested-Logit-Modell) lässt sich darüber hinaus der bei forstlichen Nutzungsentscheidungen realisierte interne Grenzzins quantifizieren.
Die Ergebnisse zeigen, dass die tatsächlichen Entscheidungen forstlicher Entscheidungsträger mit den unter betriebswirtschaftlichen Zielsetzungen modellhaft hergeleiteten Zusammenhängen korrespondieren. Die vielfach in Frage gestellten normativen Modelle der Forstlichen Betriebswirtschaftslehre sind also geeignet, tatsächliches Nutzungsverhalten zu erklären und Problemlösungen für praktische Entscheidungsfälle bereitzustellen. Für den Beobachtungszeitraum zwischen BWI I und II ergibt sich ein von forstlichen Entscheidungsträgern tatsächlich realisierter interner Grenzzins von durchschnittlich 2,5% pro Jahr.
Aktualisiert: 2018-10-09
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Logistische Regressionsanalyse
Die Methode der logistischen Regression ist eines der statistischen Standardanalysemodelle in den Sozialwissenschaften. Logistische Regressionen werden angewandt, wenn die abhängige Variable nur zwei Ausprägungen besitzt und die Methode der linearen Regression mit OLS-Schätzung aus mehreren Gründen ungeeignet ist. Die Anwendungsbereiche der Methode sind mannigfaltig und finden sich praktisch in jedem Bereich, der empirisch erforscht werden kann, von den Politik- und anderen Sozialwissenschaften bis zur Biologie und Medizin.
Aktualisiert: 2023-04-04
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